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设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。 约束限制
受限，需要解决内网的问题。 其他问题现象的可能原因如下： 无OBS访问授权。 无OBS桶或文件的访问权限。 OBS桶被删除。 解决方案 检查委托授权 请前往权限管理，查看是否具有OBS访问授权。如果没有，请参考配置访问授权（全局配置）。 请确认是否有OBS桶的访问权限 进入OBS
interval-and-clientaliveinterval-in-sshd-config-d 对于业务有影响的需要进行长链接保持的场景，尽量将日志写在单独的日志文件中，将脚本后台运行，例如： nohup train.sh > output.log 2>&1 & tail -f
部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”
1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的规格务必满足模型的要求，
法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: The name 'images:0'
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/h
部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称， 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动 服务部署成功的标志是模型启动完成，如果没有配置健康检查，就无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中，用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间，保证容器服务的初始化。 因此，
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面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像。 场景三：通过预置的镜像创建Notebook实例，在预置镜像上安装对应的自定义软件和依赖，进而将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。
windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时，超参：window设置为60。训练完成并创建模型后，部署在线服务，进行预测，当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data
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enizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练
enizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练
Toolkit提交训练作业时，训练作业详情页的“日志”页签存在报错“errorCode:NoSuchKey”。 原因分析 检查配置后发现，是镜像版本太低，旧版的镜像与当前训练作业不兼容。 解决措施 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时，常用框架选择训练作业支持的版本，具体支持哪些版本请参
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